Sự kết hợp giữa AI và Web3: Từ cơ sở hạ tầng đến ứng dụng thực tế
AI và Web3 là hai điểm nóng trong lĩnh vực công nghệ hiện nay, đang thúc đẩy nhân loại bước vào giai đoạn tăng trưởng công nghệ mới. Với trải nghiệm AI cách mạng mà ChatGPT mang lại, AI trên chuỗi cũng nhanh chóng từ khái niệm phát triển thành cơ sở hạ tầng thực tế, trở thành lĩnh vực có tiềm năng bùng nổ trong ngành Web3.
Tại hội nghị đồng thuận Hồng Kông gần đây, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành chủ đề nóng, các hội trường đã diễn ra những cuộc thảo luận rộng rãi xoay quanh chủ đề này. Qua việc tìm hiểu sâu, chúng tôi đã phát hiện ra nhiều dự án AI có tiềm năng lớn, dưới đây là thông tin tiên tiến mà chúng tôi muốn chia sẻ.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung phát hành AI Agent
Trong nửa năm qua, việc xây dựng nền tảng phóng AI Agent và cơ sở hạ tầng AI dạng khung đã diễn ra rất sôi động. Những dự án này cung cấp cho các lập trình viên và người dùng thông thường một nền tảng với rào cản thấp để sở hữu và sử dụng AI Agent, là một trong những hướng đi chính của các dự án AI hiện tại.
-某Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 độc quyền cho AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, tạo ra hệ sinh thái phát triển AI phân tán.
Một AI: Nền tảng đổi mới tập trung vào AI Agent phi tập trung, cam kết thúc đẩy sự phát triển của công nghệ đa tác nhân (Multi-Agent Systems).
Một Network: Nền tảng hạ tầng phi tập trung, nhằm đạt được sự hợp tác an toàn và tự chủ giữa con người và máy móc. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI riêng biệt, thực hiện dịch vụ đặt chỗ, quản lý tài chính và nhiều nhiệm vụ khác.
Một Network: Nền tảng hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán cho AI Agent và ứng dụng, tích hợp lưu trữ phân tán, tính toán và xác thực dữ liệu thông qua công nghệ blockchain.
Một flow: Mạng lưới được tạo thành từ nhiều AI Agent phi tập trung, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới AI đại lý có thể tự hoàn thành nhiệm vụ.
2. AI phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu cuối cùng của AI trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang nỗ lực trong các lĩnh vực như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, hy vọng rằng thông qua cách thức phi tập trung sẽ phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, giúp công chúng có được quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.
Nền tảng chủ quyền dữ liệu: Cam kết xây dựng nền tảng chủ quyền dữ liệu người dùng phi tập trung, biến dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính.
Nền tảng AI đám mây: Nền tảng AI đám mây mở, tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp cho người dùng tài nguyên GPU và dịch vụ AI tiết kiệm chi phí, có thể mở rộng.
Một Ledger: Tập trung vào mạng thế hệ tiếp theo về AI và blockchain, cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung, hỗ trợ các nhà phát triển thu thập dữ liệu chất lượng cao, tùy chỉnh các mô hình ngôn ngữ chuyên dụng.
-某.NET: Nền tảng tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập theo nhu cầu vào các cụm GPU và CPU, loại bỏ nhu cầu của người dùng đối với phần cứng hoặc cơ sở hạ tầng đắt tiền.
-某ir：Tập trung vào việc cung cấp nền tảng đổi mới cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán, bao gồm cả đám mây GPU bare metal được thiết kế cho các nhiệm vụ tính toán AI và mạng GPU đám mây tối ưu cho ngành công nghiệp trò chơi.
Một Lab: Mạng lưới AI tự trị phi tập trung, những tác nhân này hoạt động trên thiết bị của người dùng để khai thác dữ liệu internet theo thời gian thực.
Một IB: Cam kết cung cấp giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, thông qua việc tài chính hóa và mã hóa tài nguyên GPU, tạo ra các loại tài sản và hệ thống kinh tế mới.
Một AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, mở khóa quyền truy cập công bằng và phần thưởng cho tài sản AI thông qua cơ chế đồng thuận Proof of AI (PoAI) sáng tạo.
-某mata：cung cấp lớp trung gian bảo vệ quyền riêng tư và tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung, đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và quyền tự chủ của người dùng.
Một AI: Tạo ra nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ việc thu thập và gán nhãn dữ liệu đa phương thức, cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu hỗ trợ AI hiệu quả và chi phí thấp.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển AI phải đối mặt là tính không minh bạch trong quá trình đào tạo, cũng như không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra của AI. Hiện có nhiều dự án mong muốn đạt được tính khả thi trong quá trình đào tạo AI thông qua các công nghệ như ZKP, TEE, nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra của AI.
Một Network: nền tảng điện toán đám mây phi tập trung, cung cấp dịch vụ tính toán riêng tư và suy diễn AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi.
Một vis: động cơ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh được ngoài chuỗi, kết hợp chứng minh không biết để nâng cao quyền riêng tư và hiệu suất.
Một mạng lưới sense: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy, giúp các nhà phát triển xác thực nguồn dữ liệu, đảm bảo tính xác thực và toàn vẹn của dữ liệu huấn luyện.
Hai, Trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và Mong đợi
So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện tại các dự án ứng dụng AI thực tế nổi bật vẫn còn tương đối ít. Ngoài những bot Twitter nổi tiếng, còn có một số ứng dụng AI Agent mới nổi, cung cấp nhiều khả năng hơn cho việc ứng dụng AI Agent.
-某rra：Nền tảng Gamefi AI Agent trên một chuỗi, có khả năng sử dụng động cơ AI để tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực, tương tác với người chơi, thúc đẩy sự phát triển của câu chuyện.
Một Travel: Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch thông qua trò chuyện và cung cấp dịch vụ đặt hàng và so sánh giá.
TracyAI: AI Agent bình luận thể thao tập trung vào lĩnh vực bóng rổ, có khả năng cung cấp phân tích thời gian thực và cái nhìn dự đoán cho các trận đấu.
Jimmy nào: Nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch, mục tiêu là tạo ra quỹ phòng hộ đa chiến lược phi tập trung do AI Agent tự vận hành.
Ba, Chuyển đổi các dự án truyền thống sang AI
Xu thế chung, nhiều dự án Web3 truyền thống cũng lần lượt đón nhận AI, tuyên bố các kế hoạch chuyển hướng AI của riêng họ.
Một số chuỗi công khai lâu đời tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho rằng sự xuất hiện của AI Agent sẽ giúp đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp trong blockchain, thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới Web3. Những chuỗi công khai này cho biết sẽ hỗ trợ phát triển AI một cách toàn diện từ kiến trúc cơ sở hạ tầng, đổi mới tài khoản và các khía cạnh khác, cũng như khuyến khích các nhà phát triển đổi mới ứng dụng AI trên chuỗi thông qua các hoạt động.
Một dự án ban đầu tập trung vào dịch vụ Restaking cũng cho biết đang xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung, cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh, cung cấp chứng minh trên chuỗi cho việc đào tạo và suy diễn AI, dự đoán và các phép toán ngoại tuyến khác, hỗ trợ sự phát triển của AI Agent có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Mặc dù triển vọng tươi sáng, sự phát triển AI trên chuỗi vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, sự mơ hồ trong ý định của từ khóa, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về an ninh và quyền riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại những khó khăn về kỹ thuật mà còn mang lại cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi, mong đợi thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng để cùng nhau thúc đẩy sự hội nhập và phát triển của AI và Web3.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
19 thích
Phần thưởng
19
5
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
DiamondHands
· 07-25 09:37
Tiêu đề giật gân đã bị xào nấu từ lâu.
Xem bản gốcTrả lời0
FlatlineTrader
· 07-22 17:00
Lại đến dự đoán thị trường tăng rồi đúng không? Cười chết mất.
Xem bản gốcTrả lời0
0xDreamChaser
· 07-22 16:58
Lại đang nói về AI + web3, có chút ngán rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
SchrodingerAirdrop
· 07-22 16:51
Một đợt vốn nữa bắt đầu chơi đùa với mọi người rồi.
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Toàn cảnh phát triển từ cơ sở hạ tầng đến ứng dụng
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Từ cơ sở hạ tầng đến ứng dụng thực tế
AI và Web3 là hai điểm nóng trong lĩnh vực công nghệ hiện nay, đang thúc đẩy nhân loại bước vào giai đoạn tăng trưởng công nghệ mới. Với trải nghiệm AI cách mạng mà ChatGPT mang lại, AI trên chuỗi cũng nhanh chóng từ khái niệm phát triển thành cơ sở hạ tầng thực tế, trở thành lĩnh vực có tiềm năng bùng nổ trong ngành Web3.
Tại hội nghị đồng thuận Hồng Kông gần đây, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành chủ đề nóng, các hội trường đã diễn ra những cuộc thảo luận rộng rãi xoay quanh chủ đề này. Qua việc tìm hiểu sâu, chúng tôi đã phát hiện ra nhiều dự án AI có tiềm năng lớn, dưới đây là thông tin tiên tiến mà chúng tôi muốn chia sẻ.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung phát hành AI Agent
Trong nửa năm qua, việc xây dựng nền tảng phóng AI Agent và cơ sở hạ tầng AI dạng khung đã diễn ra rất sôi động. Những dự án này cung cấp cho các lập trình viên và người dùng thông thường một nền tảng với rào cản thấp để sở hữu và sử dụng AI Agent, là một trong những hướng đi chính của các dự án AI hiện tại.
-某Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 độc quyền cho AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, tạo ra hệ sinh thái phát triển AI phân tán.
Một AI: Nền tảng đổi mới tập trung vào AI Agent phi tập trung, cam kết thúc đẩy sự phát triển của công nghệ đa tác nhân (Multi-Agent Systems).
Một Network: Nền tảng hạ tầng phi tập trung, nhằm đạt được sự hợp tác an toàn và tự chủ giữa con người và máy móc. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI riêng biệt, thực hiện dịch vụ đặt chỗ, quản lý tài chính và nhiều nhiệm vụ khác.
Một Network: Nền tảng hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán cho AI Agent và ứng dụng, tích hợp lưu trữ phân tán, tính toán và xác thực dữ liệu thông qua công nghệ blockchain.
Một flow: Mạng lưới được tạo thành từ nhiều AI Agent phi tập trung, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới AI đại lý có thể tự hoàn thành nhiệm vụ.
2. AI phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu cuối cùng của AI trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang nỗ lực trong các lĩnh vực như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, hy vọng rằng thông qua cách thức phi tập trung sẽ phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, giúp công chúng có được quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.
Nền tảng chủ quyền dữ liệu: Cam kết xây dựng nền tảng chủ quyền dữ liệu người dùng phi tập trung, biến dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính.
Nền tảng AI đám mây: Nền tảng AI đám mây mở, tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp cho người dùng tài nguyên GPU và dịch vụ AI tiết kiệm chi phí, có thể mở rộng.
Một Ledger: Tập trung vào mạng thế hệ tiếp theo về AI và blockchain, cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung, hỗ trợ các nhà phát triển thu thập dữ liệu chất lượng cao, tùy chỉnh các mô hình ngôn ngữ chuyên dụng.
-某.NET: Nền tảng tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập theo nhu cầu vào các cụm GPU và CPU, loại bỏ nhu cầu của người dùng đối với phần cứng hoặc cơ sở hạ tầng đắt tiền.
-某ir：Tập trung vào việc cung cấp nền tảng đổi mới cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán, bao gồm cả đám mây GPU bare metal được thiết kế cho các nhiệm vụ tính toán AI và mạng GPU đám mây tối ưu cho ngành công nghiệp trò chơi.
Một Lab: Mạng lưới AI tự trị phi tập trung, những tác nhân này hoạt động trên thiết bị của người dùng để khai thác dữ liệu internet theo thời gian thực.
Một IB: Cam kết cung cấp giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, thông qua việc tài chính hóa và mã hóa tài nguyên GPU, tạo ra các loại tài sản và hệ thống kinh tế mới.
Một AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, mở khóa quyền truy cập công bằng và phần thưởng cho tài sản AI thông qua cơ chế đồng thuận Proof of AI (PoAI) sáng tạo.
-某mata：cung cấp lớp trung gian bảo vệ quyền riêng tư và tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung, đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và quyền tự chủ của người dùng.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển AI phải đối mặt là tính không minh bạch trong quá trình đào tạo, cũng như không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra của AI. Hiện có nhiều dự án mong muốn đạt được tính khả thi trong quá trình đào tạo AI thông qua các công nghệ như ZKP, TEE, nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra của AI.
Một Network: nền tảng điện toán đám mây phi tập trung, cung cấp dịch vụ tính toán riêng tư và suy diễn AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi.
Một vis: động cơ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh được ngoài chuỗi, kết hợp chứng minh không biết để nâng cao quyền riêng tư và hiệu suất.
Một mạng lưới sense: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy, giúp các nhà phát triển xác thực nguồn dữ liệu, đảm bảo tính xác thực và toàn vẹn của dữ liệu huấn luyện.
Hai, Trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và Mong đợi
So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện tại các dự án ứng dụng AI thực tế nổi bật vẫn còn tương đối ít. Ngoài những bot Twitter nổi tiếng, còn có một số ứng dụng AI Agent mới nổi, cung cấp nhiều khả năng hơn cho việc ứng dụng AI Agent.
-某rra：Nền tảng Gamefi AI Agent trên một chuỗi, có khả năng sử dụng động cơ AI để tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực, tương tác với người chơi, thúc đẩy sự phát triển của câu chuyện.
Một Travel: Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch thông qua trò chuyện và cung cấp dịch vụ đặt hàng và so sánh giá.
TracyAI: AI Agent bình luận thể thao tập trung vào lĩnh vực bóng rổ, có khả năng cung cấp phân tích thời gian thực và cái nhìn dự đoán cho các trận đấu.
Jimmy nào: Nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch, mục tiêu là tạo ra quỹ phòng hộ đa chiến lược phi tập trung do AI Agent tự vận hành.
Ba, Chuyển đổi các dự án truyền thống sang AI
Xu thế chung, nhiều dự án Web3 truyền thống cũng lần lượt đón nhận AI, tuyên bố các kế hoạch chuyển hướng AI của riêng họ.
Một số chuỗi công khai lâu đời tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho rằng sự xuất hiện của AI Agent sẽ giúp đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp trong blockchain, thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới Web3. Những chuỗi công khai này cho biết sẽ hỗ trợ phát triển AI một cách toàn diện từ kiến trúc cơ sở hạ tầng, đổi mới tài khoản và các khía cạnh khác, cũng như khuyến khích các nhà phát triển đổi mới ứng dụng AI trên chuỗi thông qua các hoạt động.
Một dự án ban đầu tập trung vào dịch vụ Restaking cũng cho biết đang xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung, cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh, cung cấp chứng minh trên chuỗi cho việc đào tạo và suy diễn AI, dự đoán và các phép toán ngoại tuyến khác, hỗ trợ sự phát triển của AI Agent có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Mặc dù triển vọng tươi sáng, sự phát triển AI trên chuỗi vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, sự mơ hồ trong ý định của từ khóa, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về an ninh và quyền riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại những khó khăn về kỹ thuật mà còn mang lại cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi, mong đợi thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng để cùng nhau thúc đẩy sự hội nhập và phát triển của AI và Web3.